王崢榮 馬永昌 高艷娥

[摘 要] 課程目標達成度評價是工程教育認證中對以學生學習效果為產(chǎn)出的重要定量的客觀評價，但各高校對所采用的評價目標值存在爭議，缺乏科學性和合理性。針對這些問題，基于總體漸進正態(tài)分布假設，通過構造新的統(tǒng)計量，將求累積分布問題轉化為求分位數(shù)問題，計算得到課程目標達成度評價的目標值。從誤差、實際評價效果兩個角度，對比分析并驗證了目標值計算方法的合理、有效，這對解決課程目標達成度評價目標值的合理性和科學性問題具有重要意義。

[關鍵詞] 工程教育專業(yè)認證;課程目標;達成度評價

[基金項目] 2017年度西南大學“面向工程教育認證的課程達成度評價方法研究與應用”（2017JY089）;2018年度西南大學“面向工程教育專業(yè)認證的機械設計制造及其自動化專業(yè)課程教學質量評價系統(tǒng)研究”（2018JY019）;2019年度西南大學“‘新工科背景下‘機械設計課程設計教學改革的探索與實踐”（2019JY034）

[作者簡介] 王崢榮（1981—），男，四川閬中人，博士，西南大學工程技術學院機械系講師，主要從事機器視覺研究;馬永昌（1972—），男，云南大理人，碩士，西南大學工程技術學院機械系副教授，主要從事機械設計研究;高艷娥（1985—），女，山東菏澤人，博士，西南大學工程技術學院機械系講師，主要從事智能制造研究。

[中圖分類號] G642.0? ?[文獻標識碼] A? ? [文章編號] 1674-9324（2021）21-0041-04? ?[收稿日期] 2020-11-14

一、問題的提出

自2016年6月正式加入工程教育學位互認協(xié)議之一的《華盛頓協(xié)議》之后，我國工程教育認證體系與國際工程教育實現(xiàn)了實質等效[1]。經(jīng)中國工程教育專業(yè)認證協(xié)會認證的工科專業(yè)，畢業(yè)生的學位可以得到《華盛頓協(xié)議》其他組織的認可[2]。這對我國工程教育改革和發(fā)展，提高工程教育質量，將我國培養(yǎng)的工程師推向國際服務市場具有重要意義。

工程教育認證強調“以產(chǎn)出為導向，以學生為中心”的OBE教育理念[3]。畢業(yè)要求是主線，持續(xù)改進為核心，關注教學效果和學生的學習效果。現(xiàn)階段我國的工程教育認證已經(jīng)從初期進入國際工程教育大家庭的準備階段和認證體系建設中期階段，進入成熟實施的第三階段，這對“以產(chǎn)出為導向，以學生為中心”的教育效果的有效精準評價提出了更高的要求。

課程目標達成度評價一般采用定量評價方式，是校內對教學效果、學生的學習效果進行評價的重要方面[4]。一是課程目標達成度評價直接支撐畢業(yè)要求達成度評價，進而會影響培養(yǎng)目標的達成;二是課程目標達成度評價結果是教學工作持續(xù)改進的重要依據(jù)。但是對于課程目標達成度評價目標值的計算，目前中國工程教育認證協(xié)會尚未給出統(tǒng)一標準和操作流程，使各大高校在進行課程目標達成度評價時，目標值的設定五花八門，嚴重影響了評價結果的準確性。因此，探討有效的課程目標達成度評價目標值計算方法對提高課程目標達成度評價的準確性具有重要意義[2]。

目前大多數(shù)高校在工程教育專業(yè)認證過程中，將達到2.0績點的70分作為課程目標達成度評價的目標值，這種方法簡單，但缺乏科學依據(jù)。根據(jù)西南大學本專業(yè)對兄弟院校自評報告的調研發(fā)現(xiàn)，部分高校提出一種基于學生期末總分正態(tài)分布假設的累積分布計算方法[5，6]。假設課程參與學生的期末總分為X～N（μ，σ2），則每個學生期末總分概率密度函數(shù)為f（xi）：

由圖1可以看出，總體均值μ值的大小決定了正態(tài)分布中心線在分數(shù)軸上的位置，只有足夠大的μ值才能保證大于及格率，并達到70%以上。對于給定樣本，計算及格率達到70%以上μ的最小值μmin，即課程目標達成度評價的目標值。而實際上，學生期末總分的抽樣數(shù)據(jù)往往不一定呈正態(tài)分布，因此這種方法缺乏合理性。

正態(tài)分布確實在數(shù)理統(tǒng)計中占有特別重要的地位，當數(shù)量較大時，許多總體分布的漸進分布假設為正態(tài)分布是合理的[7]，但是期末總分抽樣樣本的分布往往無法精確估計，且不能確定為正態(tài)分布，更無法推算期末總分的總體均值。本文在假設總體漸進分布為正態(tài)分布的情況下，將計算的問題轉化為求概率大于及格率70%的分位數(shù)問題，從而實現(xiàn)求課程目標達成目標值的目的。

二、研究方法

（一）研究對象

這里以機械設計及其自動化專業(yè)2018級1班的“C語言程序設計”課程的期末總分為抽樣樣本，該班人數(shù)為27人。期末總分樣本X觀測值為{55、44、60、64、54、44、60、77、69、73、82、72、69、67、66、76、68、79、66、52、71、80、93、60、76、83、46}。

（二）統(tǒng)計直方圖

針對樣本數(shù)據(jù)隨機、離散等特點，采用非參數(shù)估計——直方圖法對樣本數(shù)據(jù)概率分布進行了估計。以每10分段為一間隔，統(tǒng)計樣本數(shù)據(jù)期末總分各分數(shù)段頻次（見表1）。由表1的統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到直方圖（見圖2）。

由圖2可知，機械設計與自動化專業(yè)2018級1班學生期末總分主要集中在60～80分數(shù)段，60分以下和90分以上均較少，左偏重，與χ2、F分布近似，該分布并不屬于正態(tài)分布，也無法精確歸類為某一種分布[8]。

（三）基于總體漸進正態(tài)分布的期望μmin計算

假設正態(tài)分布是期末總分的漸進分布，即（X1，X2，…，Xn）～N（μ，σ2），由此可得

式（4）中，T為構造的新統(tǒng)計量，P、S分別為樣本均值和樣本標準差。根據(jù)本校70%最低及格率的要求，即要在t分布中找到一個分位數(shù)點tp，使得

P{T≥tp（n-1）}=0.7 （5）

由于P{T≥tp（n-1）}=1-P{T≤tp（n-1）}，由式（5）推得